Eu essencialmente tenho uma série de valores como este: a matriz acima é simplificada demais, estou coletando 1 valor por milissegundo em meu código real e preciso processar a saída em um algoritmo que escrevi para encontrar o pico mais próximo antes de um ponto no tempo. Minha lógica falha porque no meu exemplo acima, 0.36 é o pico real, mas meu algoritmo olhava para trás e veria o último número 0.25 como o pico, pois há uma diminuição para 0,24 antes dele. O objetivo é levar esses valores e aplicar um algoritmo para eles, que os suavizará um pouco para que eu tenha mais valores lineares. (Ie: Id como os meus resultados serem curvy, não jaggedy) Eu fui dito para aplicar um filtro exponencial de média móvel aos meus valores. Como posso fazer isso. É muito difícil para mim ler equações matemáticas, eu ligo muito melhor com o código. Como faço para processar valores na minha matriz, aplicando um cálculo exponencial da média móvel para os fazer sair 8 de fevereiro 12 às 20:27 Para calcular uma média móvel exponencial. Você precisa manter algum estado ao redor e você precisa de um parâmetro de ajuste. Isso exige uma pequena classe (supondo que você esteja usando o Java 5 ou posterior): Instantiate com o parâmetro de decaimento que você deseja (pode ter uma afinação deve estar entre 0 e 1) e depois use a média () para filtrar. Ao ler uma página sobre alguma recorrência matemática, tudo o que você realmente precisa saber ao transformá-lo em código é que os matemáticos gostam de escrever índices em matrizes e seqüências com subíndices. (Contudo, algumas outras notações, o que não ajuda.) No entanto, o EMA é bastante simples, pois você só precisa se lembrar de um valor antigo, não é necessário nenhum arrays de estados complicados. Respondeu 8 de fevereiro às 20:42 TKKocheran: praticamente. Não é bom quando as coisas podem ser simples (Se começar com uma nova seqüência, obtenha uma nova média). Observe que os primeiros termos na seqüência média saltarão em torno de um bit devido a efeitos de limites, mas você obtém aqueles com outras médias móveis também. No entanto, uma boa vantagem é que você pode envolver a lógica média móvel na média e experimentar sem perturbar demais o seu programa. Ndash Donal Fellows 9 de fevereiro às 0:06 Estou tendo dificuldade em entender suas perguntas, mas vou tentar responder de qualquer maneira. 1) Se o seu algoritmo encontrou 0,25 em vez de 0,36, então está errado. É errado porque assume um aumento ou diminuição monotônico (que sempre está subindo ou sempre está descendo). A menos que você tenha TODOS OS seus dados, seus pontos de dados --- como você os apresenta --- são não-lineares. Se você realmente quer encontrar o valor máximo entre dois pontos no tempo, então corte sua matriz de tmin para tmax e encontre o máximo desse subarray. 2) Agora, o conceito de médias móveis é muito simples: imagine que eu tenho a seguinte lista: 1.4, 1.5, 1.4, 1.5, 1.5. Eu posso suavizá-lo tomando a média de dois números: 1.45, 1.45, 1.45, 1.5. Observe que o primeiro número é a média de 1,5 e 1,4 (segundo e primeiro número), a segunda (nova lista) é a média de 1,4 e 1,5 (terceira e segunda lista antiga) a terceira (nova lista) a média de 1,5 e 1,4 (Quarto e terceiro), e assim por diante. Eu poderia ter feito período três ou quatro, ou n. Observe como os dados são muito mais suaves. Uma boa maneira de ver as médias móveis no trabalho é ir para o Google Finance, selecionar um estoque (tente Tesla Motors bastante volátil (TSLA)) e clique em técnicas na parte inferior do gráfico. Selecione a média móvel com um período determinado e uma média móvel exponencial para comparar suas diferenças. A média móvel exponencial é apenas uma outra elaboração deste, mas considera os dados anteriores menos do que os novos dados, é uma maneira de polarizar o alisamento na parte de trás. Leia a entrada da Wikipedia. Então, isso é mais um comentário do que uma resposta, mas a pequena caixa de comentários foi apenas pequena. Boa sorte. Se você estiver tendo problemas com a matemática, você poderia ir com uma média móvel simples em vez de exponencial. Então, a saída que você obtém seria os últimos x termos divididos por x. Pseudocódigo não testado: note que você precisará lidar com as partes de início e fim dos dados, pois claramente você não pode usar os 5 últimos termos quando estiver no seu segundo ponto de dados. Além disso, existem formas mais eficientes de calcular essa média móvel (soma sumária - a mais nova), mas é para obter o conceito do que está acontecendo. Respondeu 8 de fevereiro às 20:41 Sua resposta 2017 Stack Exchange, IncMoving Promedios 13 Por Casey Murphy. Analista sênior ChartAdvisor Análise técnica tem sido em torno de décadas e ao longo dos anos, os comerciantes viram a invenção de centenas de indicadores. Enquanto alguns indicadores técnicos são mais populares do que outros, poucos provaram ser tão objetivos, confiáveis e úteis quanto a média móvel. As médias móveis vêm em várias formas, mas o seu propósito subjacente permanece o mesmo: ajudar os comerciantes técnicos a rastrear as tendências dos ativos financeiros alisando as flutuações de preços do dia a dia ou o ruído. Ao identificar tendências, as médias móveis permitem que os comerciantes façam essas tendências funcionarem a seu favor e aumentem o número de negócios vencedores. Esperamos que até o final deste tutorial você tenha uma compreensão clara de por que as médias móveis são importantes, como elas são calculadas e como você pode incorporá-las em suas estratégias comerciais. Nada contida nesta publicação destina-se a constituir conselhos legais, tributários, de valores mobiliários ou de investimento, nem uma opinião sobre a adequação de qualquer investimento, nem uma solicitação de qualquer tipo. As informações gerais contidas nesta publicação não devem ser atuadas sem obter conselhos legais, tributários e de investimento específicos de um profissional licenciado. Infelizmente, não existe uma estratégia de investimento perfeita que garanta o sucesso, mas você pode encontrar os indicadores e as estratégias que funcionarão melhor para sua posição. Descubra como usar esses blocos de construção de análise técnica. O indicador de média móvel é uma das ferramentas mais úteis para negociação e análise de mercados financeiros. Enquanto as médias móveis podem ser uma ferramenta valiosa, elas não estão sem risco. Descubra os pitalls e como evitá-los. Investopedia expõe alguns mitos comuns sobre análise técnica. Saiba mais sobre os diferentes comerciantes e explore em detalhes a abordagem mais ampla que olha para o passado para prever o futuro. Saiba como usar as médias móveis para entrar e sair de negociações em ETFs e entender algumas configurações técnicas populares usando médias móveis. Perguntas freqüentes A depreciação pode ser usada como uma despesa dedutível de impostos para reduzir os custos tributários, reforçando o fluxo de caixa. Saiba como Warren Buffett se tornou tão bem sucedido através da participação em múltiplas escolas de prestígio e suas experiências do mundo real. O Instituto CFA permite a um indivíduo uma quantidade ilimitada de tentativas em cada exame. Embora você possa tentar o exame. Conheça os salários médios dos analistas do mercado de ações nos EUA e diferentes fatores que afetam salários e níveis globais. Perguntas freqüentes A depreciação pode ser usada como uma despesa dedutível de impostos para reduzir os custos tributários, reforçando o fluxo de caixa. Saiba como Warren Buffett se tornou tão bem sucedido através da participação em múltiplas escolas de prestígio e suas experiências do mundo real. O Instituto CFA permite a um indivíduo uma quantidade ilimitada de tentativas em cada exame. Embora você possa tentar o exame. Conheça os salários médios dos analistas do mercado de ações nos EUA e diferentes fatores que afetam salários e níveis globais.
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